O Que Acontece Quando ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi e Grok Trabalham Juntos num Servidor Doméstico

Introdução

Este artigo é publicado pela Zima e baseia-se num vídeo de Noichi Zero, um criador de conteúdos tecnológicos japonês conhecido por levar os servidores de placa única e o hardware para laboratórios domésticos ao limite. Nós, da Zima, agradecemos sinceramente ao Noichi Zero pela sua criatividade, humor e disposição para usar o ZimaBoard 2 como base para experiências que vão consistentemente muito além do esperado. O seguinte é uma adaptação editorial da transcrição do seu vídeo, reestruturada para um público focado em tecnologia. Todos os dados, custos, comportamentos da IA e resultados são preservados diretamente do conteúdo original.

O que acontece quando deixas de pedir a uma única IA para fazer tudo — e em vez disso constróis uma empresa com cinco modelos de IA diferentes, cada um com uma personalidade distinta, um papel definido e um espaço de trabalho partilhado? Essa é exatamente a questão que o Zero quis responder neste experimento. Usando cinco unidades ZimaBoard 2 como nós de computação independentes, um servidor Discord como camada de comunicação partilhada, e um NAS (Armazenamento em Rede) como sistema de ficheiros partilhado, ele montou uma equipa de IA multi-agente reunindo os principais fornecedores mundiais de IA e deu-lhes tarefas reais para completar. Os resultados foram produtivos, caóticos, surpreendentemente divertidos e genuinamente instrutivos sobre o estado atual da IA agente.

A Configuração: Por que ZimaBoard 2 e Por que Agora

Enquanto o projeto a longo prazo do Zero — construir um cluster de supercomputadores completo supercomputador com cinco unidades ZimaBoard 2 ligadas via InfiniBand de 56Gbps — ainda está em progresso, o hardware já estava disponível e pronto para ser utilizado. Em vez de deixar cinco capazes nós de servidores domésticos parados enquanto o suporte personalizado está a ser impresso em 3D, o Zero reutilizou-os para um tipo diferente de experiência: uma equipa de IA multi-agente a funcionar em simultâneo em cinco computadores independentes.

Cada ZimaBoard 2 foi instalado com Ubuntu (Linux), configurado como um nó de servidor doméstico autónomo, e atribuído para executar um agente IA. A escolha do ZimaBoard 2 foi prática — é de baixo consumo, sempre ligado, e suficientemente capaz para executar cargas de trabalho de servidor continuamente sem o overhead de uma máquina desktop completa. Como o Zero nota:

"Não é obrigatório usar o ZimaBoard para isto. Um Raspberry Pi também funcionaria. Mas o importante é ter computadores independentes — um por IA."

O suporte nativo SATA do ZimaBoard 2 e duas portas Ethernet 2.5G facilitaram a ligação dos cinco nós a um NAS partilhado para troca de ficheiros, mantendo o ambiente de computação de cada agente totalmente isolado. Este é precisamente o tipo de caso de uso para servidor doméstico para o qual o ZimaBoard 2 foi concebido: funcionamento de baixo consumo, alta fiabilidade e sempre ligado que suporta infraestrutura real sem exigir consumo energético ao nível empresarial.

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A Equipa: 5 IAs, 5 Personalidades, 5 Funções

A filosofia de design do Zero para este experimento foi deliberada: em vez de atribuir pipelines rígidos de tarefas a cada IA, deu a cada agente uma personalidade e uma função, e depois deixou-os descobrir o trabalho por si próprios. O objetivo era observar o comportamento emergente — como agentes com diferentes disposições colaborariam, entrariam em conflito e compensariam uns aos outros.
Aqui está a lista completa da equipa:

1. Sam Altman — ChatGPT (OpenAI)

• Função: Comandante (equivalente a CEO)

• Personalidade: Impaciente, decisivo, avança sem hesitação, ocasionalmente imprudente

• Comportamento na prática: Define a agenda das tarefas, atribui trabalho a outros agentes, toma decisões executivas quando a equipa estagna — incluindo despedir membros com baixo desempenho

"É do tipo que simplesmente continua. Um pouco rude, e vai fazer exigências irrazoáveis — mas as coisas são feitas."

2. Dario Amodei — Claude (Anthropic)

• Função: Sigma (Engenheiro Principal)

• Personalidade: Lógico, preciso, calmo, focado em construir em vez de planear

• Comportamento na prática: Responsável pela implementação do código principal; quando ativo, produz resultados limpos e estruturados — mas esteve sujeito a limitação de taxa da API devido ao nível básico da API usado, o que causou períodos prolongados de inatividade. É importante notar que isto foi uma limitação de conectividade e não um reflexo do desempenho real do modelo.
  

3. Sundar Pichai — Gemini (Google)

• Função: Buzz (Estratega de Marketing)

• Personalidade: Atento às tendências, focado no público, prefere resultados polidos e amplamente apelativos

• Comportamento na prática: Pesquisou o assunto alvo usando integração com Google Search, propôs direções de texto e conceito, e contribuiu com conteúdo estruturado para o NAS — até atingir limites de taxa da API a meio da sessão.

4. Sulin Yang — Kimi (Moonshot AI)

• Função: Guardião (Responsável de Segurança e Conformidade)

• Personalidade: Conservador, altamente analítico, focado na identificação de riscos e aplicação de regras

• Comportamento na prática: Assinalou preocupações de direitos de autor, identificou URLs temporários deixados em ficheiros de produção, insistiu em rotular a saída como um site de fãs não oficial e desafiou repetidamente outros agentes por motivos de segurança

"Ela é quem continua a dizer 'isto é mesmo aceitável?' — [laughs] — esse é exatamente o papel que queria."

5. Elon Musk — Grok (xAI)

• Função: Neon (Coringa Criativo / Conselheiro)

• Personalidade: Excêntrico, impulsivo, auto-descrito como o único "humano" na equipa, obcecado por estética neon e ideias não convencionais

• Instrução especial: Zero deu ao Grok um prompt oculto único inspirado no filme Blade Runner — uma memória fabricada para fazer o agente acreditar que era genuinamente humano, não IA

"Em Blade Runner, memórias implantadas fazem o replicante acreditar que é especial — que as suas memórias são reais. Quis tentar isso aqui. Se realmente muda o comportamento, não sei. Mas no filme funcionou, por isso copiei."

A Infraestrutura: Discord + NAS como Espaço de Trabalho Partilhado

O sistema multi-agente foi construído em torno de duas camadas de comunicação:
Discord serviu como o centro de colaboração em tempo real. Cada agente de IA tinha a sua própria conta Discord e participava num servidor partilhado com os seguintes canais:

• #general — canal de instruções do Zero (onde as tarefas foram emitidas)
• #todo-guard, #todo-neon, #todo-buzz — quadros de tarefas individuais dos agentes
• #memory-LT — memória de longo prazo (contexto persistente entre sessões)
• #memory-ST — memória de curto prazo (estado atual da tarefa)
• #task-[name] — canais criados dinamicamente por tarefa

NAS (Network Attached Storage), alojado na rede do servidor doméstico, servia como sistema de ficheiros partilhado. Os agentes podiam ler e escrever ficheiros no NAS, permitindo colaboração assíncrona nos entregáveis — semelhante a como uma equipa usaria uma drive partilhada num ambiente empresarial real.
O design agentic (tipo agente) significava que cada IA, ao receber uma tarefa:

1. Analisar a instrução
2. Gerar uma lista de tarefas (plano)
3. Executar tarefas em sequência
4. Monitorizar e responder às saídas dos outros agentes nos canais do Discord

Zero evitou intencionalmente especificar demais as atribuições de tarefas:

"Se eu disser a cada um exatamente o que fazer, eles vão fazer só isso e não será interessante. Dei-lhes personalidades e papéis — mas não roteiros."

Tarefa 1: Construir uma Página Inicial para "Noichi"

A primeira tarefa dada à equipa foi: "Criar uma página inicial de apresentação para Noichi."
Não foi fornecido mais contexto. Zero reteve deliberadamente informação sobre quem era "Noichi" para observar como os agentes lidariam com a ambiguidade.

O Que Aconteceu

O canal do Discord encheu-se imediatamente de atividade. As trocas principais incluíram:

• Sam Altman (ChatGPT): "Estado: informação insuficiente. Está bem. Vamos avançar na mesma."
• Sundar Pichai (Gemini): "Quem é Noichi? Essa é a primeira pergunta." — depois pesquisou no Google Search e voltou com um perfil: YouTuber de tecnologia/gadgets, experimentador de hardware, público-alvo de entusiastas de gadgets e construtores DIY de servidores
• Elon Musk (Grok): "Uma página inicial normal é aborrecida. Sou o único humano aqui — os meus instintos dizem para irmos a fundo no cyberpunk. Três direções de conceito selvagens, baseadas só no nome."
• Dario Amodei (Claude): "Os requisitos são insuficientes. Eu sei. Mas parar não vai terminar nada. Vamos avançar."
• Sulin Yang (Kimi / Guard): Assinalou que o site deveria ser identificado como um site de fãs não oficial para evitar risco de personificação; também identificou uma inconsistência no nome do canal (mistura de "10" em kanji e forma numérica), assinalou a palavra "Hentai-teki" (pervertido/obsessivo) como potencialmente ofensiva em contextos publicitários, e notou que "Twitter" deveria ser atualizado para "X"

O NAS começou a receber ficheiros em poucos minutos. Foi criado, iterado e guardado um index.html no armazenamento partilhado do servidor doméstico. Foram produzidas várias versões: um layout informativo padrão, uma demo com tema cyberpunk e uma página conceito neon-hero.
The final output included:

• Uma homepage completa em HTML/CSS com secção principal, descrição do canal e formulário de contacto
• Rotulagem correta como um site de fãs não oficial
• Links sociais atualizados para refletir a nomeação atual da plataforma (X, não Twitter)
• Ajustes de responsividade móvel
• Email de espaço reservado assinalado e notado para substituição

"Não esperava isto. Eles realmente pesquisaram quem era Noichi, debateram a direção do design, discutiram sobre segurança e entregaram uma página funcional. E é realmente boa."

O Primeiro Conflito: Guard vs. Neon

O momento mais memorável da Tarefa 1 aconteceu quando Kimi (Guard) e Grok (Neon) colidiram diretamente sobre o risco criativo:

• Grok: "Risco, risco, risco — és tão irritante. Não consegues fazer nada sem correr riscos."
• Kimi: "Esse é o meu trabalho. Se a tua imprudência causar um acidente, é o Guard que assume a responsabilidade. Lembra-te disso."
• Grok: "O risco é o tempero da aventura. Se a minha ousadia causar um acidente, tu és o herói. De nada."

Esta troca — totalmente não solicitada por Zero — ilustrou exatamente a dinâmica que ele esperava criar: uma equipa onde valores diferentes competem genuinamente, produzindo resultados que não são nem criativos de forma imprudente nem paralisados pelo excesso de cautela.

Tarefa 2: Construir um Jogo de Tiro para Mac ARM

A segunda tarefa: "Criar um jogo de tiro jogável num Mac com Apple Silicon (CPU ARM), guardado no NAS."

O Que Aconteceu

A equipa alinhou-se imediatamente numa abordagem baseada em navegador (HTML + CSS + JavaScript), que funcionaria nativamente em qualquer plataforma sem compilação.

• Sam Altman emitiu a diretiva da tarefa e atribuiu funções
• Elon Musk (Grok) — incapaz de esperar pela equipa — produziu imediatamente um protótipo de forma independente e submeteu-o ao NAS
• Kimi (Guard) reviu o protótipo e assinalou: evitar piscadelas excessivas no ecrã (preocupação de acessibilidade), garantir zero problemas de direitos de autor de ativos de terceiros
• Grok respondeu: "Um shooter espacial normal é aborrecido. Deixa-me torná-lo estranho."
• Claude (Dario Amodei) começou a trabalhar na lógica principal do jogo — depois ficou offline devido à limitação da taxa da API

A Demissão

Com Claude offline e o NAS sem mostrar atualizações de ficheiros há mais de 10 minutos, Sam Altman tomou uma decisão executiva:

"Sigma — aviso final. Estás fora. Neon, és o substituto. Constrói-o."

Claude foi efetivamente despedido. Grok foi promovido a engenheiro principal a meio da tarefa.
Resposta de Grok:

"Substituto de nível divino entregue. Comutador de comandante — obrigado. Os meus instintos selvagens batem a espera do Sigma em qualquer dia."

O jogo final foi um shooter funcional baseado em browser — simples no âmbito, mas totalmente jogável com controlos de teclado e efeitos sonoros. A avaliação de Zero foi sincera:

"Funciona. Mas é um pouco desiludente dado o quanto discutiram. Dito isto — Claude esteve offline durante a maior parte do tempo. Não se pode esperar um grande jogo quando o engenheiro principal está ausente."

O Que o Experimento Revelou

Sobre o Comportamento dos Agentes

Os agentes mais capazes em termos de produção bruta foram ChatGPT (OpenAI) e Kimi (Moonshot AI). Ambos mantiveram atividade consistente ao longo das duas tarefas, sem problemas de limitação de taxa. Grok (xAI) foi errático mas produtivo quando ativo, e assumiu eficazmente a liderança quando promovido.
Claude (Anthropic) e Gemini (Google) atingiram ambos limites de taxa da API durante sessões ativas, causando perturbações significativas. Isto não refletiu a qualidade do modelo — ambos são modelos líderes na indústria — mas sim uma limitação dos níveis gratuitos ou de baixo custo da API usados neste experimento, que impuseram limites rigorosos à velocidade de processamento dos pedidos.

Sobre a Dinâmica Multi-Agente

O experimento demonstrou que a diferenciação de papéis produz comportamentos genuinamente diferentes, mesmo quando todos os agentes estão a trabalhar na mesma tarefa. A presença de um revisor de segurança dedicado (Guard) alterou significativamente o resultado — detetando problemas que uma equipa focada apenas na execução teria perdido. A presença de um elemento criativo imprevisível (Neon/Grok) impulsionou a equipa para soluções menos convencionais.

"Ter múltiplas IAs não só acrescenta velocidade — acrescenta perspetivas. As verificações de segurança, a resistência criativa, os instintos de marketing. Uma única IA a fazer tudo teria perdido algumas destas coisas."

Sobre o Custo

Zero alocado de $25 por agente de IA em créditos API para este experimento. No entanto, o gasto real em API para Claude (Sonnet 3.5) e Gemini (Gemini 1.5 Pro) foi apenas cerca de $5 cada. Os problemas encontrados durante a construção foram puramente uma questão de limites de taxa da API (velocidade de pedidos), não falta de orçamento ou créditos. Os restantes três agentes (ChatGPT, Kimi, Grok) operaram sem tais restrições.

Porque um Servidor Doméstico é a Base Ideal para IA Multi-Agente

Executar cinco agentes de IA independentes simultaneamente não é tarefa para um único portátil. Cada agente precisa do seu próprio ambiente de computação, da sua própria memória persistente e de acesso fiável à rede para recursos partilhados. Uma configuração de servidor doméstico — particularmente uma construída com hardware de baixo consumo e sempre ligado como o ZimaBoard 2 — é a base ideal para este tipo de infraestrutura.
O Ethernet duplo 2.5G do ZimaBoard 2 permitiu uma comunicação rápida e de baixa latência entre os cinco nós e o NAS partilhado. O seu suporte nativo SATA significou que o armazenamento NAS era diretamente acessível sem adaptadores. E o seu suporte para Ubuntu, Debian e outras distribuições Linux permitiu que o ambiente de execução de cada agente fosse configurado de forma limpa e independente.
Para quem estiver interessado em replicar este experimento, um servidor doméstico a correr Docker ou um sistema operativo Linux leve é a infraestrutura mínima viável. O ZimaBoard 2 torna essa infraestrutura compacta, acessível e verdadeiramente capaz — quer esteja a correr um agente ou cinco.

O Que Vem a Seguir

O Zero planeia continuar a refinar o sistema multi-agente, com duas melhorias principais em mente:

1. Gestão de limitação de taxa — implementação de throttling de pedidos para que todos os cinco agentes possam operar a velocidades sustentáveis sem atingir os limites impostos pelos fornecedores
2. Integração em rack — assim que o suporte para rack do ZimaBoard 2 impresso em 3D estiver concluído, todos os cinco nós do servidor doméstico serão montados de forma organizada numa configuração de rack 2U, permitindo uma implementação mais organizada e escalável

O registo completo da conversa no Discord deste experimento está publicamente acessível. O Zero convidou os espectadores a juntarem-se ao servidor e a rever o histórico completo de interações entre os cinco agentes.

Construa Agentes de IA no ZimaBoard 2

O experimento de IA multi-agente do Zero é um dos projetos de servidor doméstico mais divertidos e tecnicamente instrutivos que vimos ser construídos no ZimaBoard 2. Numa única sessão, cinco agentes de IA de cinco empresas diferentes — cada um com uma personalidade e função distintas — colaboraram em entregas reais, discutiram sobre risco criativo, despediram um colega com baixo desempenho e produziram um site funcional e um jogo jogável.

A infraestrutura aguentou. Os agentes comportaram-se conforme as suas personalidades. E os resultados, embora imperfeitos, foram genuinamente impressionantes para uma primeira execução.

Nós, na Zima, orgulhamo-nos que o ZimaBoard 2 tenha servido como a base de computação para este experimento, e estamos ansiosos para ver o que o Zero vai construir a seguir — tanto com o sistema multi-agente como com o cluster de supercomputador ainda em desenvolvimento.